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World File Search System平衡分布
金属结构的光致发光理论
图1：无等值的电子孔重组（左）和CW泵送（右）下的非平衡电子分配。在两个面板中，费米水平都用水平，黑色虚线在能量µ f处描绘。右图：通过从泵浦光束吸收频率ωL的光子通过吸收光子，将低能电子升级为在费米水平上。这些热电子及其相应的热孔的积累受到平衡的松弛限制，这主要是由于电子电子相互作用。在固定方案中，激发与松弛之间的竞争产生了稳定的热电子和孔（红线），各自的职业概率k n和1 -k n。左图：两个电子孔（E-H）重组事件的方案，一个高于费米水平的一个，一个是通过电子的非平衡分布来实现的。相应的状态职业概率由蓝色虚线表示。请注意，k n〜0的夸张值。2已用于简化说明，当逼真的值为k n〜 i l /（10 11 w.cm -2）时，样品处的泵浦强度。请参阅非平衡分布的分析形式的方法和k n的解释。
将路径积分蒙特卡洛快速混合，用于一维菌
路径积分量子蒙特卡洛（PIMC）是一种通过使用马尔可夫链蒙特卡洛（Monte Carlo）从经典的吉布斯分布中抽样的量子量子自旋系统的热平衡性能的方法。PIMC方法已被广泛用于研究材料物理和模拟量子退火，但是这些成功的应用很少伴随着正式的证据，即PIMC依据的马尔可夫链迅速汇聚到所需的平衡分布。在这项工作中，我们分析了1D stoquastic hamiltonians的PIMC的混合时间，包括远程代数衰减相互作用以及无序的XY旋转链，以及与最近的静脉相互作用。通过将收敛时间与平衡分布联系起来，我们严格地证明使用PIMC在近似温度下对这些模型的可观察到的分区函数和期望为近相数，这些模型与Qubits的数量最大程度地对数扩展。混合时间分析基于应用于单位大都会马尔可夫链的规范路径方法，用于与与量子汉密尔顿量子相互作用相关的2D经典自旋模量的吉布斯分布。由于系统具有强烈的非偶然耦合，随着系统大小而生长，因此它不会属于已知2D经典自旋模型迅速混合的已知情况。
语音耦合的高谐波生成，用于探索非绝热电子 - 光子相互作用
高谐波产生（HHG）已引起了对材料特性和超快动态的探索的极大关注。然而，缺乏对HHG和其他准颗粒（例如声子）之间耦合的考虑，一直阻碍对HHG中多体相互作用的理解。在这里，我们通过研究非绝热（NA）相干偶联的HHG来揭示了Quasiparticle耦合的强场动力学中多体电子载体机制。相干的声子被揭示出通过声子变形效应引起的绝热带调制以及多个山谷中光载体的Na和非平衡分布有效地影响HHG。绝热和NA机制通过影响声子周期和HHG强度振荡的相位延迟而离开指纹，这两者在实验上都是可测量的。对这些数量的研究可以直接探测材料中电子相互作用。
定量性状适应不断变化的环境...
预测人口适应不断变化的环境对于评估人类活动对生物多样性的影响至关重要。许多理论研究通过对围绕最佳表型稳定选择的定量性状的演变进行建模，从而解决了这个问题，该定量性状的进化是在最佳表型周围稳定选择的，该表型的价值随着时间的流逝而连续地转移。在这种情况下，人口命运是由于性状的平衡分布而引起的，相对于移动最佳效果。这样的分布可能随选择形状，繁殖系统，基因座数量，突变内核或其相互作用而变化。在这里，我们开发了一种方法，该方法可以直接从表型分布的整个概况直接从表型分布的整个概况中进行定量测量，而没有任何先验的形状。我们研究了两个不同的繁殖系统（无性和无穷小的性模型），具有各种形式的选择。
研究 CFD 量子电路模拟的硬件加速
在众多量子计算模型中，量子电路模型是与当前量子硬件交互的最著名和最常用的模型。量子计算机的实际应用是一个非常活跃的研究领域。尽管取得了进展，但对物理量子计算机的访问仍然相对有限。此外，现有机器容易受到量子退相干导致的随机误差的影响，并且量子比特数、连接性和内置纠错能力也有限。因此，在经典硬件上进行模拟对于量子算法研究人员在模拟错误环境中测试和验证新算法至关重要。计算系统变得越来越异构，使用各种硬件加速器来加速计算任务。现场可编程门阵列 (FPGA) 就是这样一种加速器，它是可重构电路，可以使用标准化的高级编程模型（如 OpenCL 和 SYCL）进行编程。 FPGA 允许创建专门的高度并行电路，能够模拟量子门的量子并行性，特别是对于可以同时执行许多不同计算或作为深度管道的一部分执行的量子算法类。它们还受益于非常高的内部内存带宽。本文重点分析了应用于计算流体动力学的量子算法。在这项工作中，我们介绍了基于模型格子的流体动力学公式的新型量子电路实现，特别是使用量子计算基础编码的 D1Q3 模型，以及使用 FPGA 对电路进行高效模拟。这项工作朝着格子玻尔兹曼方法 (LBM) 的量子电路公式迈出了一步。对于在 D1Q3 晶格模型中实现非线性平衡分布函数的量子电路，展示了如何引入电路变换，以促进在 FPGA 上高效模拟电路，并利用其细粒度并行性。我们表明，这些转换使我们能够在 FPGA 上利用更多的并行性并改善内存局部性。初步结果表明，对于此类电路，引入的变换可以缩短电路执行时间。我们表明，与 CPU 模拟相比，简化电路的 FPGA 模拟可使每瓦性能提高 3 倍以上。我们还展示了在 GPU 上评估相同内核的结果。